Is jouw bedrijf klaar voor AI? Test jouw AI Readiness met deze 6 stappen!

Artificial Intelligence (AI) is niet langer toekomstmuziek; het is een krachtige motor voor groei en innovatie, ook binnen het MKB.

Je hoort over concurrenten die processen stroomlijnen of klanten beter begrijpen dankzij AI. Anno 2025 zien we een enorme golf aan ontwikkelingen: de hype rondom AI Agents – slimme, autonome systemen die taken voor ons kunnen uitvoeren – is overal. Tegelijkertijd maken we spectaculaire sprongen op het gebied van image en video generation, waarbij modellen van onder andere Google (denk aan de Gemini-familie en ontwikkelingen met Imagen en Veo), OpenAI (met de doorontwikkeling van GPT-modellen en hun tools voor agent-achtige functionaliteiten) en Anthropic (met hun Claude-modellen die sterk inzetten op redeneren en codering voor complexere taken) steeds realistischere en complexere content kunnen creëren.

Maar hoe voorkom je dat je als MKB’er investeert in een AI-avontuur dat strandt, of verdrinkt in de hype? De sleutel ligt niet in de nieuwste, meest geavanceerde tool, maar in de AI readiness van je organisatie – en die begint bij je data maturity.

Wat Betekent Data Maturity voor Jouw Bedrijf?

Data maturity (of datavolwassenheid) klinkt misschien complex, maar het is de kern van elke succesvolle AI strategie. Om dit concept toegankelijk te maken, gebruiken wij onze datavolwassenheidspiramide. Deze piramide helpt je te begrijpen waar jouw bedrijf staat op het gebied van data en AI, en welke stappen logisch zijn om verder te groeien. We onderscheiden hierin vijf niveaus:

1. Beginner: Data wordt ad-hoc gebruikt, en wordt nog niet op één centrale plek (digitaal) opgeslagen.
2. Verzamelaar: Data wordt systematisch verzameld en schoongemaakt, maar nog beperkt ingezet voor inzichten.
3. Beschrijver: Data wordt gebruikt om te begrijpen wat er in het verleden is gebeurd (descriptieve analyses) door middel van bijvoorbeeld dashboards (Microsoft PowerBI, Google Looker Studio, of QlikSense).
4. Voorspeller: Data wordt ingezet om toekomstige trends en uitkomsten te voorspellen (predictieve analyses).
5. AI: AI wordt ingezet om bedrijfsprocessen te automatiseren of te ondersteunen, door bijvoorbeeld het notuleren van meetings, klanten te woord staan met een chatbot, teksten te schrijven of door middel van custom GPT’s.

Het is essentieel om te weten waar jij met jouw bedrijf staat in deze piramide. Dit inzicht helpt je niet alleen om de juiste AI oplossingen en tools te kiezen die passen bij jouw huidige datavolwassenheid, maar ook om een concrete roadmap te ontwikkelen voor het verhogen van je data maturity en het realiseren van een effectieve AI strategie. Wil je weten waar jouw bedrijf precies staat en welke stappen het beste passen bij jouw situatie en medewerkers? Voer dan de 6-stappen check hieronder uit!

Jouw AI-readiness in 6 stappen checken: is jouw bedrijf al toe aan AI?

Deze praktische checklist helpt je de AI readiness van jouw bedrijf te peilen. Wees eerlijk in je antwoorden; het geeft knelpunten en uitdagingen weer en toont de weg naar een succesvolle AI implementatie.

Stap 1: Datakwaliteit en -Beschikbaarheid – De Brandstof voor je AI

De Kernvraag: Is onze data (klantgegevens, operationele data, etc.) compleet, accuraat, consistent en direct toegankelijk voor analyse en AI-toepassingen? AI is namelijk net zo slim als de data die je het geeft, of zoals wij altijd zeggen – bullshit in = bullshit out. Met schone en complete data kun je bijvoorbeeld hallucinaties voorkomen en de betrouwbaarheid van je AI-modellen significant verhogen.

Denk hierbij aan:

• Wordt data gestructureerd verzameld en opgeslagen?
• Zijn er processen om datakwaliteit te waarborgen (bijv. ontdubbelen, fouten corrigeren)?
• Weten we welke data we hebben en waar deze voor dient?

Stap 2: AI Strategie en Concrete Use Cases – Je Kompas in de AI-Wereld

De Kernvraag: Hebben we een helder, gedefinieerd doel voor ogen wat we met AI willen bereiken, en sluit dit aan bij onze overkoepelende bedrijfsdoelstellingen? Het is cruciaal te onthouden dat AI niet je einddoel moet zijn, maar een middel om je doel te bereiken. Als je als doel hebt ‘om meer AI te gaan integreren’, vraag je dan af waarom je dat wilt doen, en herformuleer jouw doel naar een concreet bedrijfsresultaat. AI is een middel, geen doel an sich.

Denk hierbij aan:

• Welk specifiek probleem willen we oplossen (bijv. klantverloop verminderen, productiviteit verhogen)?
• Welke concrete kansen zien we (bijv. personalisatie, nieuwe service-ontwikkeling)?
• Is er een business case met verwachte ROI voor onze AI strategie?

Ben jij op zoek naar een overzichtelijke data & AI roadmap voor jouw bedrijf, op maat gemaakt en gebaseerd op onderzoek in jouw bedrijfsprocessen, waar we direct aan de slag gaan met een van de quick wins door het bouwen van een proof-of-concept? Neem dan een kijkje naar onze Data Strategie Sprint.

Stap 3: Technologische Infrastructuur en Tools – Het Gereedschap voor de Klus

De Kernvraag: Beschikken we over de technologische fundamenten (systemen, software, cloudomgeving) om data efficiënt te beheren en AI-modellen te ontwikkelen, te testen en te integreren? De juiste technologische basis is namelijk essentieel voor schaalbaarheid, veiligheid en de daadwerkelijke werking van je AI oplossingen, of het nu gaat om een eenvoudige chatbot of een complexe AI Agent.

Denk hierbij aan:

• Zijn onze huidige systemen in staat data te ontsluiten voor AI?
• Hebben we nagedacht over schaalbaarheid en beveiliging van data en AI-toepassingen?
• Welke AI-tools of -platformen passen bij onze behoeften en budget?

Stap 4: Kennis, Vaardigheden en Cultuur – De Menselijke Motor achter AI

De Kernvraag: Is er binnen ons team voldoende kennis en begrip van data en AI, of een plan om dit te ontwikkelen/extern in te huren, en ademt onze bedrijfscultuur openheid voor verandering, datagedreven besluitvorming en innovatie? Technologie alleen is namelijk niet genoeg; datavolwassenheid en succesvolle AI-adoptie worden gedragen door mensen die AI omarmen en ermee kunnen en willen werken.

Denk hierbij aan:

• Worden medewerkers gestimuleerd om met data te werken en te leren over AI?
• Is er support en betrokkenheid vanuit het management voor de AI strategie?
• Staan we open voor het aanpassen van werkwijzen op basis van AI-inzichten?

Stap 5: Procesoptimalisatie en Integratie – AI Inbedden in je Werkdag

De Kernvraag: Zijn onze kernprocessen al efficiënt, gedigitaliseerd en gestandaardiseerd genoeg zodat AI naadloos kan worden geïntegreerd en daadwerkelijk verbetering brengt? AI implementeren op een rommelig of suboptimaal proces leidt namelijk zelden tot de gewenste resultaten; optimaliseer eerst, automatiseer en verrijk dan met AI. Ben jij benieuwd hoe wij jou hier in kunnen ondersteunen? Neem dan een kijkje hier.

Denk hierbij aan:

• Waar zitten de huidige knelpunten of inefficiënties in onze workflows?
• Hoe kan AI bestaande processen versterken in plaats van compliceren?
• Zijn processen flexibel genoeg om aangepast te worden door AI-gedreven inzichten?

Heb je al een duidelijke use-case, of een backlog aan talloze ideëen voor AI implementatie? Check dan onze Data & AI Sprint, en lees hoe wij in 80 uur jouw idee kunnen uitwerken tot een proof-of-concept.

Stap 6: Governance, Ethiek en Budget – De Randvoorwaarden voor Verantwoorde AI

De Kernvraag: Hebben we heldere afspraken over data-eigenaarschap, -toegang en -beveiliging (data governance), houden we rekening met ethische overwegingen (privacy/AVG, transparantie, bias) en is er een realistisch budget en langetermijncommitment? Verantwoord en duurzaam AI toepassen vereist namelijk duidelijke kaders, ethisch bewustzijn en de bereidheid om te investeren, zeker met de toenemende autonomie van bijvoorbeeld AI Agents.

Denk hierbij aan:

• Wie is verantwoordelijk voor data en AI binnen de organisatie?
• Hoe zorgen we dat AI eerlijk en transparant wordt ingezet?
• Welke investeringen (tijd, geld, middelen) zijn nodig voor een succesvolle AI implementatie?